据媒体报道(dào)，来自(zì)英(yīng)国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学的(de电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah)一个(gè)科研(yán)团队宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光和电信号进(jìn)行(xíng)计算，有望(wàng)用于(yú)下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和(hé)理解人(rén)脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计算能力也提出了越来越高(gāo)的要(yào)求，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未来算力爆(bào)炸(zhà)时代的要求。而此次(cì)科研人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了薄如原(yuán)子的人工神(shén)经元，它能学习和处理(lǐ)更加复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网络，机(jī)器自主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归(guī)类、计算，形成机器自我的(de)学习(xí)。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中枢(shū)神经系(xì)统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络(luò)由(yóu)大量的(de)人工(gōng)神经(jīng)元联结进(jìn)行(xíng)计算。大多(duō)数情(qíng)况下人工神经网络能在(zài)外界信息的基础上改变(biàn)内(nèi)部结构(gòu)，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在互动易平台回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关业(yè)务(wù)的上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具(jù)体情况如下：

　　具(jù)体来(lái)看(kàn)，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断迭(dié)代(dài)循(xún)环优化。讯飞(fēi)超脑采用了对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖(pōu)学，使人(rén)工神(shén)经(jīng)网络像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而(ér)使(shǐ)用(yòng)类似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知认知(zhī)智(zhì)能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过(guò)统一的算力(lì)服务(wù)门(电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mahmén)户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用(yòng)算力资(zī)源的(de)融合(hé)调度及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满(mǎn)足各类(lèi)用户(h电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mahù)对算力的(de)多样化、可靠性和便捷性的(de)需求。在类(lèi)脑智能领(lǐng)域，携(xié)手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全(quán)国一体(tǐ)化算(suàn)力服(fú)务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是(shì)如何利用这(zhè)15种特(tè)征中的(de)许多特征(zhēng)。

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